matlab利用已有激光雷达数据寻找地平面和车辆周围的障碍物仿真实验

简介: 简介:matlab利用已有激光雷达数据寻找地平面和车辆周围的障碍物仿真实验

第一步:显示激光三维点云

fileName = 'lidarData_ConstructionRoad.pcap';   
deviceModel = 'HDL32e';   
veloReader = velodyneFileReader(fileName,deviceModel);   
ptCloud = readFrame(veloReader);   
xlimits = [-25,45];ylimits = [-25,45];zlimits = [-20,20];   
lidarViewer = pcplayer(xlimits,ylimits,zlimits);             
xlabel(lidarViewer.Axes,'X(m)')   
ylabel(lidarViewer.Axes,'Y(m)')   
zlabel(lidarViewer.Axes,'Z(m)')  
view(lidarViewer,ptCloud)   

image.png


第二步:激光点云颜色映射。


为了分割属于地平面、主车辆和附近障碍物的点,需要设置颜色标签,并进行颜色映射。

colorLabels=[0,0.4470,0.7410;0.4660 0.6740 0.1880;0.929,0.694,0.125;0.635,0.078,0.1840];
colors.Unlabeled=1;
colors.Ground=2;
colors.Ego=3;
colors.Obstacle=4;
colormap(lidarViewer.Axes, colorLabels)

image.png


第三步:分割主车辆


vehicleDims=vehicleDimensions ();
mountLocation= [vehicleDims.Length/2-vehicleDims.RearOverhang,...
    0,vehicleDims.Height];
points=struct();
points.EgoPoints=helperSegmentEgoFromLidarData(ptCloud,vehicleDims, mountLocation);
closePlayer=false;
helperUpdateView(lidarViewer,ptCloud,points,colors,closePlayer);

helperSegmentEgoFromLidarData函数程序如下:

function egoPoints=helperSegmentEgoFromLidarData(ptCloud, vehicleDims,mountLocation)
bufferZone= [0.1,0.1,0.1];
egoXMin=-vehicleDims.RearOverhang-bufferZone (1);
egoXMax=egoXMin+vehicleDims.Length+bufferZone (1);
egoYMin=-vehicleDims.Width/2-bufferZone (2);
egoYMax=egoYMin+vehicleDims.Width+bufferZone (2);
egoZMin=0-bufferZone (3);
egoZMax=egoZMin+vehicleDims. Height+bufferZone (3);
egoXLimits= [egoXMin, egoXMax];
egoYLimits= [egoYMin, egoYMax];
egoZLimits= [egoZMin, egoZMax];
egoXLimits=egoXLimits-mountLocation(1);
egoYLimits=egoYLimits-mountLocation(2);
egoZLimits=egoZLimits-mountLocation(3);
egoPoints=ptCloud.Location(:,:,1)>egoXLimits(1)...
   & ptCloud. Location(:,:,1) <egoXLimits(2)...
   & ptCloud. Location(:,:,2) >egoYLimits(1)...
   & ptCloud. Location(:,:,2) <egoYLimits(2)...
   & ptCloud. Location(:,:,3) >egoZLimits(1)...
   & ptCloud. Location(:,:,3) <egoZLimits(2);
End

helperUpdateView函数程序如下:

function isPlayerOpen=helperUpdateView(lidarViewer,ptCloud,points,colors,closePlayer)
if closePlayer
     hide (lidarViewer);
     isPlayerOpen=false;
     return;
end
scanSize=size (ptCloud.Location);
scanSize=scanSize (1:2);
colormapValues=ones (scanSize,'like',ptCloud.Location) * colors.Unlabeled;
if isfield(points,'GroundPoints') 
    colormapValues (points.GroundPoints)=colors.Ground;
end
if isfield(points, 'EgoPoints')
    colormapValues (points.EgoPoints)=colors.Ego;
end
if isfield (points, 'ObstaclePoints')
    colormapValues (points.ObstaclePoints)=colors.Obstacle;   
end
view (lidarViewer,ptCloud. Location, colormapValues)
isPlayerOpen=isOpen (lidarViewer);
End

image.png


第四步:分割地平面。


为了从激光雷达数据中检测障碍物,首先对地平面进行分段,从有组织的激光雷达数据中分割出属于地平面的点。

elevationDelta = 10;   
points.GroundPoints=segmentGroundFromLidarData(ptCloud,'ElevationAngleDelta', elevationDelta);   
helperUpdateView(lidarViewer,ptCloud,points,colors,closePlayer); 

image.png


第五步:分割障碍物。


nonEgoGroundPoints=~points.EgoPoints &~points.GroundPoints;
ptCloudSegmented=select(ptCloud,nonEgoGroundPoints,'OutputSize','full');
sensorLocation=[0,0,0];
radius=40;
points.ObstaclePoints=findNeighborsInRadius(ptCloudSegmented,sensorLocation,radius);
helperUpdateView(lidarViewer,ptCloud,points,colors,closePlayer);

image.png


第六步:显示激光雷达数据处理结果。


从激光雷达记录的数据序列中处理20s。

reset(veloReader);
stopTime=veloReader.StartTime+seconds(20);
isPlayerOpen=true;
while hasFrame(veloReader)&&veloReader.CurrentTime<stopTime&&isPlayerOpen
    ptCloud=readFrame(veloReader);
    points.EgoPoints=helperSegmentEgoFromLidarData(ptCloud,vehicleDims,mountLocation);
    points.GroundPoints=segmentGroundFromLidarData(ptCloud,'ElevationAngleDelta',elevationDelta);
    nonEgoGroundPoints=~points.EgoPoints&~points.GroundPoints;
    ptCloudSegmented=select(ptCloud,nonEgoGroundPoints,'OutputSize','full');
    points.ObstaclePoints=findNeighborsInRadius(ptCloudSegmented,sensorLocation,radius);
    closePlayer=~hasFrame(veloReader);
    isPlayerOpen=helperUpdateView(lidarViewer,ptCloud,points,colors,closePlayer);
end

916534efb4dc435ab49ea9049d83e044.gif

相关文章
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容展示了一种基于粒子群优化(PSO)与时间卷积神经网络(TCN)的时间序列预测方法。通过 MATLAB2022a 实现,完整程序运行无水印,核心代码附详细中文注释及操作视频。算法利用 PSO 优化 TCN 的超参数(如卷积核大小、层数等),提升非线性时间序列预测性能。TCN 结构包含因果卷积层与残差连接,结合 LSTM 构建混合模型,经多次迭代选择最优超参数,最终实现更准确可靠的预测效果,适用于金融、气象等领域。
|
13天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于Logistic-Map混沌序列的数字信息加解密算法matlab仿真,支持对文字,灰度图,彩色图,语音进行加解密
本项目实现了一种基于Logistic Map混沌序列的数字信息加解密算法,使用MATLAB2022A开发并包含GUI操作界面。支持对文字、灰度图像、彩色图像和语音信号进行加密与解密处理。核心程序通过调整Logistic Map的参数生成伪随机密钥序列,确保加密的安全性。混沌系统的不可预测性和对初值的敏感依赖性是该算法的核心优势。示例展示了彩色图像、灰度图像、语音信号及文字信息的加解密效果,运行结果清晰准确,且完整程序输出无水印。
基于Logistic-Map混沌序列的数字信息加解密算法matlab仿真,支持对文字,灰度图,彩色图,语音进行加解密
|
13天前
|
算法
基于PSO粒子群优化的多无人机路径规划matlab仿真,对比WOA优化算法
本程序基于粒子群优化(PSO)算法实现多无人机路径规划,并与鲸鱼优化算法(WOA)进行对比。使用MATLAB2022A运行,通过四个无人机的仿真,评估两种算法在能耗、复杂度、路径规划效果及收敛曲线等指标上的表现。算法原理源于1995年提出的群体智能优化,模拟鸟群觅食行为,在搜索空间中寻找最优解。环境建模采用栅格或几何法,考虑避障、速度限制等因素,将约束条件融入适应度函数。程序包含初始化粒子群、更新速度与位置、计算适应度值、迭代优化等步骤,最终输出最优路径。
|
13天前
|
算法 云计算 数据安全/隐私保护
云计算SLA响应时间的matlab模拟与仿真
本项目基于MATLAB 2022a,模拟了排队理论中的FIFO(先入先出)队列模型。程序通过Poisson随机变量生成数据包流量,使用公式`q(t)=max(0,q(t-1)+a(t)-1)`计算缓冲区中数据包数量随时间的变化,并输出`q(t)`柱状图及时间差分析结果。核心算法结合M/M/1排队模型与Little&#39;s Law,评估响应时间受网络延迟、处理时间和队列等待等因素的影响,为云计算SLA性能优化提供理论支持。
|
23天前
|
算法 数据安全/隐私保护
光学涡旋Talbot阵列照明器的matlab模拟与仿真
本程序基于MATLAB 2022a版本,模拟了光学涡旋Talbot阵列照明器的功能。该技术结合了光学涡旋与Talbot效应,广泛应用于激光材料加工、光镊技术和显微成像等领域。通过核心算法实现光学涡旋(具有螺旋相位分布的光束)和Talbot效应(周期性结构自像重现)的模拟。程序运行结果无水印,展示了光学涡旋的拓扑荷特性及近场/远场Talbot效应的原理,为设计同轴或不同轴排列的光学涡旋阵列提供了理论支持。
|
23天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于PSO(粒子群优化)改进TCN(时间卷积神经网络)的时间序列预测方法。使用Matlab2022a运行,完整程序无水印,附带核心代码中文注释及操作视频。TCN通过因果卷积层与残差连接处理序列数据,PSO优化其卷积核权重等参数以降低预测误差。算法中,粒子根据个体与全局最优位置更新速度和位置,逐步逼近最佳参数组合,提升预测性能。
|
29天前
|
传感器 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
本程序基于遗传算法(GA)优化三维空间无线传感网络(WSN)的节点部署,通过MATLAB2022A实现仿真。算法旨在以最少的节点实现最大覆盖度,综合考虑空间覆盖、连通性、能耗管理及成本控制等关键问题。核心思想包括染色体编码节点位置、适应度函数评估性能,并采用网格填充法近似计算覆盖率。该方法可显著提升WSN在三维空间中的部署效率与经济性,为实际应用提供有力支持。
|
29天前
|
算法 数据处理 数据安全/隐私保护
基于投影滤波算法的rick合成地震波滤波matlab仿真
本课题基于MATLAB2022a实现对RICK合成地震波的滤波仿真,采用投影滤波与卷积滤波投影两种方法处理合成地震剖面。地震波滤波是地震勘探中的关键步骤,用于去噪和增强信号。RICK模型模拟实际地震数据,投影滤波算法通过分解信号与噪声子空间实现有效去噪。完整程序运行无水印,包含核心代码与理论推导,适用于地震数据处理研究及学习。
|
13天前
|
存储 供应链 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的风光储微电网削峰填谷能量管理系统matlab仿真
本课题基于MATLAB2022a开发,利用遗传算法(GA)优化风光储微电网的削峰填谷能量管理。系统通过优化风力发电、光伏发电及储能系统的充放电策略,实现电力供需平衡,降低运行成本,提高稳定性与经济效益。仿真结果无水印展示,核心程序涵盖染色体编码、适应度计算、选择、交叉、变异等遗传操作,最终输出优化后的功率分配方案。削峰填谷技术可减少电网压力,提升可再生能源利用率,延长储能设备寿命,为微电网经济高效运行提供支持。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 并行计算
基于WOA鲸鱼优化的TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于TCN(Temporal Convolutional Network)与WOA(Whale Optimization Algorithm)的时间序列预测算法。TCN通过扩张卷积捕捉时间序列长距离依赖关系,结合批归一化和激活函数提取特征;WOA用于优化TCN网络参数,提高预测精度。算法流程包括数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数更新等步骤。程序基于Matlab2022a/2024b开发,完整版含详细中文注释与操作视频,运行效果无水印展示。适用于函数优化、机器学习调参及工程设计等领域复杂任务。
OSZAR »